Variant実習例
既存Variantを使って実際のプロジェクトを運営する実践ガイド | ← リファレンス文書に戻る
すでに構築済みのVariantをプロジェクトにスキャフォールドし、実際のトピックでエージェントチームを実行する演習です。Variantの構造とエージェントの協働方法を直接体験することを目指します。
co-consultを使用して、「Physical AI」（ロボティクス、自動運転、スマートファクトリなど物理環境で動作するAI）の市場参入の妥当性と競争環境を分析する実際のコンサルティングプロジェクトを実行します。PM（Engagement Leader）が10人の専門エージェント（Strategy Analyst、Industry Expert、SME、Change Management Partnerなど）を各フェーズごとにディスパッチする7段階のコンサルティングワークフローが、実際のプロジェクトでどのように動作するかを体験することを目指します。
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演習用リポジトリをクローンする
実際に作業中のワークスペースと重複しない別のフォルダにクローンします。
git clone https://github.com/5throck/ai-workspace-standards.git ai-workspace-standards-demo cd ai-workspace-standards-demo
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bunがインストールされていることを確認し、利用可能なVariantを一覧表示する
bunがインストールされていない場合は先にインストールし、その後リポジトリが提供するVariantとバージョンのリストを確認します。
bun --version bun scripts/list-template-versions.ts
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co-consultでPhysical AI市場調査プロジェクトをスキャフォールドする
戦略コンサルティングVariantである
co-consultでプロジェクトを作成します。プロジェクト名に演習トピックを反映させます。bun scripts/new-project.ts "physical-ai-market-research" --variant co-consult
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スキャフォールドされたプロジェクト構造を探索する
生成されたプロジェクトディレクトリの全体構造を確認します。エージェント定義ファイル、
docs/context.mdのPhase設定、AGENTS.mdのロスターに注目して、co-consultがどのように7段階のコンサルティングワークフローを構築しているかを理解します。cd physical-ai-market-research find . -maxdepth 3 -type f | head -40
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コンサルティングタスクを定義する — 4ステップ設計フレームワークを適用する
エージェントチームを起動する前に、まず目標、入力、出力、検証基準を明確に定義します。これら4つが具体的であるほど、エージェントチームが生み出す結果の品質が高くなります。
以下のフレームワークに記入し、PMセッションでエージェントチームに渡します。
Step 1 — 目標の定義: "Physical AI（ロボティクス、自動運転、スマートファクトリ）の市場参入戦略と競争環境を2030年まで分析する" Step 2 — 入力の定義: 対象産業（ロボティクス、自動運転、スマートファクトリ）、調査期間（2020〜2025年 + 2030年予測）、フォーカスキーワード（規制、技術、市場規模） Step 3 — 出力の定義: 5セクション構成のMarkdownレポート — エグゼクティブサマリー / 現状分析 / 機会と脅威 / 戦略的提言 / 参考文献一覧 Step 4 — 検証基準の定義: すべての項目にソースURLが含まれていること、5つ以上のインプリケーションの番号付きリスト、2,000文字以上の長さ -
Physical AI市場調査トピックでエージェントチームを実行する
プロジェクト内でPMセッションを開始し、定義したコンサルティングタスクをPMに渡してエージェントチームを実行します。各Phaseでどのエージェントがアクティブになり、どんな出力を生成するかを観察します。
co-consultの7段階ワークフローは、実際のコンサルティングプロジェクトと同じように実行されます。
Phase 0（キックオフ）: PMがタスクを受け取り、プロジェクトのスコープとスケジュールを定義
Phase 1（市場分析 / 組織診断）: Strategy AnalystがPhysical AIの市場規模を推定し競合マップを作成；Industry Expertがロボティクス/自動運転のドメイン技術トレンドを提供；SMEがスマートファクトリの導入事例に基づく実践的視点を補強
Phase 1.5（クロスバリデーション）: 複数のエージェントが相互に他のエージェントの出力をレビューし、情報の信頼性を確保
Phase 2（提案承認ゲート）: PMがPhase 1の結果をレビューし、クライアントに提示可能かを判定
Phase 3（実践的ソリューション設計）: Change Management Partnerが導入ロードマップとチェンジマネジメント計画を策定
Phase 4（納品）: 最終レポート（Markdown）が作成される — エグゼクティブサマリー / 現状分析 / 機会と脅威 / 戦略的提言 / 参考文献一覧
Phase 5（PR/ハンドオフ）: クライアント向け納品物が整理される -
納品物をレビューする — エージェント間のハンドオフを追跡する
実行完了後、生成された納品物をレビューします。Phase 1でStrategy Analystが生成した市場分析が、Phase 1.5のクロスバリデーションを経て、Phase 4の最終レポートにどのように流れていくかを追跡します。
find . -name "*.md" -not -path "*/node_modules/*" | head -20 cat docs/reports/*.md # Review the generated report
physical-ai-market-research/agents/を開き、各エージェントの定義ファイルを見て、phases、handoff_to、handoff_fromフィールドがどのように構成されているかを確認してください。この演習では、リサーチエージェント（Strategy Analyst: 市場/競合/規制リサーチ）、分析エージェント（Industry Expert: パターンとインサイトの抽出）、執筆エージェント（PM: レポート/提案書の構成案）、調整エージェント（Change Management Partner: 全体的な品質レビューと統合）の4つのエージェントタイプが実際のコンサルティングパイプライン内でどのように協働するかを体験できます。
co-deckを使用して、「韓国料理グローバル化戦略」をテーマにしたプレゼンテーションスライドデッキを自動生成します。co-deckは11段階パイプライン — Research → Source Verifier（信頼性確認）→ Storyline → Design → Image Curation + Diagram Generation（並列）→ HTML Build → Layout Measure → PDF Export を自動化するベータVariantです。G-1のco-consultとは全く異なる構造のVariantが、どのように異なる種類の納品物を生み出すかを比較することを目指します。
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co-deckで韓国料理グローバル化デッキプロジェクトをスキャフォールドする
G-1で使用した同じワークスペースで、今度は
co-deckVariantでプレゼンプロジェクトを作成します。bun scripts/new-project.ts "korean-cuisine-globalization" --variant co-deck
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スキャフォールドされたプロジェクト構造を探索する
co-consultプロジェクト（
physical-ai-market-research/）と並べて開き、構造を比較します。エージェント数、Phase（Stage）構成、専門スキルリストがどのように異なるかを確認します。cd korean-cuisine-globalization find . -maxdepth 3 -type f | head -40
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プレゼンテーションのフレーミングを設定する
パイプラインを実行する前に、プレゼンテーションの方向性について3つのことを明確に定義します。対象者と目的が明確なほど、AIが構成するストーリーラインとスライドの品質が高くなります。
以下のフレームに記入し、PMセッションでエージェントチームに渡します。
Audience: グローバル飲食企業の市場参入戦略責任者、および韓国政府の韓食振興政策に関わる担当官 Purpose: 韓国の食文化のグローバル化に向けた戦略と成功事例を紹介し、市場参入の機会を提案する説得力のあるプレゼンテーション Time: 15〜20分（約12〜15スライド） -
韓国料理グローバル化トピックでデッキパイプラインを実行する
プロジェクト内でPMセッションを開始し、定義したフレームとともに「韓国料理グローバル化戦略 — 韓国の食文化がグローバル市場に広がるメカニズムと成功事例の分析」というプレゼンテーショントピックをPMに割り当てます。
co-deckの11段階パイプラインはデッキ制作ワークフローとして実行されます。
Stage 0（キックオフ / トピック設定）: PMが対象者、目的、時間に基づいてプレゼンテーションの方向性を定義
Research: 韓国料理グローバル化に関するリサーチ — グローバル韓食市場規模、対象国別の現状、政府の韓食振興政策
Source Verifier: 統計とケースデータの信頼性を検証 — ソースURLの確認、数値の整合性チェック
Storyline: プレゼンテーションのストーリーラインを構築 — 問題提起 → 現状分析 → 成功事例 → 市場参入戦略 → 結論/提言のセクション構成
Design: スライドのデザイン方向を設定 — テーマ/スタイルの選択による視覚的一貫性の確立
Image Curation + Diagram Generation（並列）: 韓食関連の画像をキュレーションし、市場構造と参入ロードマップの図表を自動生成
HTML Build → Layout Measure → PDF Export: スライドのHTMLを生成し、レイアウトを測定/調整して、最終PDFをエク -
完成したデッキをレビューし、修正する
ビルドされたHTMLプレゼンテーションをブラウザで開いて確認します。スライドの順序、内容、ビジュアルをレビューし、必要に応じて修正を依頼します。
レビューポイント:
· スライドの順序がストーリーライン（問題提起 → 現状 → 事例 → 戦略 → 提言）と一致しているか？
· 各スライドのコア内容は3〜4行以内に簡潔にまとまっているか？
· 不要なスライドの削除、不足している内容の追加
· 修正リクエストの例: 「スライド3のタイトルをもっと印象的に」「4つの箇条書きを3つに減らす」
原則: 初稿が最終版である必要はない — 反復的な洗練が仕上がりを良くする -
TTSと自動スライド設定（オプション）
co-deckの追加機能を試してみましょう。読み上げたいテキストをスピーカーノーツ（Script）に入力すると、ブラウザのTTSエンジンが韓国語で自動的にナレーションします。フッターのManual/Autoボタンで無人プレゼンテーションモードも設定できます。
TTS設定: 各スライドのスピーカーノーツフィールドに短く明確な文を書く
自動スライド: フッターの「Manual」ボタンを「Auto」に切り替える（デフォルトは1秒間隔）
活用シーン: オンラインクライアント配布（HTMLファイルリンクの共有）、キオスク/展示ブースでのプロモーション、社内研修の自動再生
ショートカット: ←→ スライド間の移動、P（TTSの再生/停止）、A（自動/手動の切り替え）、S（スピーカーノーツの表示）
physical-ai-market-research/agents/とkorean-cuisine-globalization/agents/を並べて開き、ファイル数を数えてみてください — 差は歴然です。co-consultは10人の専門エージェントからなる7段階のコンサルティングワークフローであり、co-deckはResearch、Design、HTML Build、PDF Exportなどを担当する専門エージェントからなる11段階パイプラインであるため、エージェント数とdocs/context.mdのフェーズ構成が大きく異なります。Variant名とバッジだけでは推測できない「実際の構造の違い」をスキャフォールドの出力を通じて直接比較できます。
betaVariantです — 第5章 §3で説明したように、公式Variantよりも構造が変更される頻度が高いため、本番プロジェクトではなく、まずは学習/実験目的で試すことを推奨します。
ai-workspace-standardsのmainブランチに基づく | 2026年7月16日作成
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